P032: Identifying the bleeding and thrombosis learning needs of the Free Open Access Medical education (FOAM) community
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Developing structured online educational curricula that meet learner needs is challenging. Thrombosis and bleeding are areas of innovation and change in emergency medicine. We aimed to determine the learning needs of the Free Open Access Medical education (FOAM) community with the subsequent goal of developing structured curricula to meet them. Methods: A Massive Online Needs Assessment (MONA) was conducted to determine the perceived and unperceived educational needs in thrombosis and bleeding. The survey was designed by a multidisciplinary team of experts and was open from September 20 to December 10, 2016. The survey requested limited demographic information and contained questions to identify topics of interest. Respondents’ baseline knowledge and unperceived needs were assessed using 5 case scenarios containing 3 questions each. Knowledge gaps were defined a priori as topics where <50% of participants answered correctly. Results: We received 198 complete responses by staff physicians (n=109), residents (n=46), medical students (n=29) and allied health professionals (n=14) from 20 countries. 116/198 responses were from people working in emergency medicine. Topics of interest to participants included choice of anticoagulants, interruption of anticoagulation, management of bleeding and monitoring anticoagulation. Knowledge gaps were identified in 4 main areas including interruption of anticoagulation, management of bleeding (including reversal of anticoagulation and massive transfusion), inherited thrombophilia, and screening for malignancy in acute thrombosis. Conclusion: We have identified six priority topics to cover in our future online Thrombosis and Bleeding curriculum by surveying the online medical community. Although perceived and unperceived needs showed high congruence, two priority topics were only identified by assessing unperceived needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Communication savante Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Qualitatif | medium |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».